Cartesia MCP Server-integration

Hvad gør “Cartesia” MCP Server?

Cartesia MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro, der gør det muligt for AI-assistenter og klienter—såsom Cursor, Claude Desktop og OpenAI-agenter—at interagere med Cartesias API. Dette muliggør forbedrede udviklingsarbejdsgange ved at tilbyde værktøjer til stemmelokalisering, konvertering af tekst til lyd, infilling af stemmeklip og meget mere. Ved at integrere med Cartesia MCP kan udviklere automatisere og standardisere generering, manipulation og lokalisering af lydindhold, hvilket effektiviserer opgaver, der kræver stemmesyntese og avancerede lydoperationer. Serveren spiller en central rolle i at udvide, hvad AI-agenter kan gøre, ved at stille Cartesias specialiserede stemme- og lydfunktioner til rådighed gennem et samlet MCP-interface.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repositoriet eller dokumentationen.

Liste over ressourcer

Ingen eksplicitte ressourcer er dokumenteret i de tilgængelige filer eller README.

Liste over værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer eller server.py-fil er tilgængelig i repositoriet til at opregne værktøjer.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Stemmeoversigt: Gør det muligt for udviklere at liste alle tilgængelige Cartesia-stemmer, så det er nemt at udforske og vælge forskellige stemmemodeller direkte fra deres AI-klient.
• Tekst-til-lyd-konvertering: Muliggør konvertering af tekstfraser til lyd med en specificeret stemme og automatiserer oprettelsen af lydaktiver til applikationer, chatbots eller tilgængelighedsfunktioner.
• Stemmelokalisering: Letter lokaliseringen af eksisterende stemmer til forskellige sprog og understøtter generering af flersproget indhold og internationalisering.
• Audio Infill: Understøtter infilling af lyd mellem to eksisterende segmenter, hvilket muliggør problemfri lydredigering og forbedrer kreative arbejdsgange for podcasts, spil eller digitale medier.
• Stemmeændring for lydfiler: Lader brugere ændre stemmen i en eksisterende lydfil; nyttigt til hurtig prototyping, stemmekloning eller tilpasning af brugeroplevelser.

Sådan opsættes det

Windsurf

Ingen installationsvejledning tilgængelig for Windsurf.

Claude

1. Sørg for, at du har en konto på Cartesia og har genereret din API-nøgle.
2. Installer pakken: pip install cartesia-mcp
3. Find filen claude_desktop_config.json via Indstillinger → Udvikler → Redigér konfiguration.
4. Tilføj følgende JSON-stykke til sektionen mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "cartesia-mcp": {
         "command": "<absolute-path-to-executable>",
         "env": {
           "CARTESIA_API_KEY": "<insert-your-api-key-here>",
           "OUTPUT_DIRECTORY": "// directory to store generated files (optional)"
         }
       }
     }
   }
   

5. Gem konfigurationen og genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler i env-feltet i din konfiguration som ovenfor.

Cursor

1. Sørg for, at du har en konto på Cartesia og har genereret din API-nøgle.
2. Installer pakken: pip install cartesia-mcp
3. Opret en .cursor/mcp.json i din projektmappe eller ~/.cursor/mcp.json for global konfiguration.
4. Brug samme konfiguration som til Claude (se ovenfor).
5. Gem og genstart Cursor efter behov.

Sikring af API-nøgler:
Brug miljøvariabler i env-feltet i din konfiguration som ovenfor.

Cline

Ingen installationsvejledning tilgængelig for Cline.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-arbejdsflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "cartesia-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “cartesia-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

| Roots Support | ⛔ | Ingen omtale af roots |

Hvordan ville vi vurdere denne MCP-server?
Cartesia MCP Server giver enkel integration til lyd- og stemmeopgaver samt klare installationsvejledninger til populære AI-klienter. Dog mangler der dokumentation om tilgængelige værktøjer, ressourcer, prompts og avancerede MCP-funktioner som roots og sampling. Ud fra ovenstående vurderer vi MCP-implementeringen til 3/10 for fuldstændighed og nytteværdi for protokollen.

MCP-score